¿Cómo forman los mosquitos esos enjambres intrigantes al atardecer? La investigación de nuestro equipo de investigación, innovación y difusión en neuromatemático (Neuromat), Universidad de Sao Paula (Brasil), muestra que cada mosquito adapta su posición en función de la proximidad de sus vecinos. A través de simulaciones por computadora, logramos formar un villano similar a los nativos que usan un modelo simple.
Sin embargo, esta no es la única teoría. Otros modelos suponen que los mosquitos se sienten atraídos por un punto central, como si fueran susceptibles a la primavera invisible. Pero esta perspectiva también puede ser mejor referirse a casos de nubes de insectos que se forman alrededor de los bulbos, que no se aplican al fenómeno de la aglomeración natural y para analizar aquí.
Otra hipótesis supone que el mosquito puede calcular la distancia que la separa del centro del grupo. Y la última posibilidad se basa en la densidad de mosquitos presentes en la nube, evaluando el comportamiento colectivo de estos insectos.
Por lo tanto, además de examinar las hipótesis tradicionales, los resultados amplían nuestra comprensión de las aplicaciones biológicas de los conceptos físicos.
Mientras funciona el modelo
En el estudio de nuestro equipo, publicado en la revista de la física de Brasileira, utilizamos el concepto de vecindario Moore, un enfoque común para los modelos de computadora que nos permiten simular el intervalo entre los insectos en la nube.
La prueba original era usar información sobre la posición de ocho vecinos más cercanos en un plano imaginario de nueve puntos. Para nuestro enfoque tridimensional, calculamos el equivalente del cubo 3x3x3, o 26 vecinos cerca del mosquito central.
Dicha división de la rejilla del espacio se basa en el concepto conocido como discreción. Esto no es necesario o realista, pero es suficiente para mostrar la idea de que los mosquitos no necesitan información de larga distancia para la autodisrupción en los enjambres. Cada mosquito ajusta su posición dependiendo de la densidad del lugar, es decir, el número cerca del vecino. Este enfoque simple pero robusto se reproduce solo formando y una dispersión en la nube, revelando patrones sorprendentemente.
Cruza la segunda fila del orden
Dos fases aparecen en los resultados del modelo: una con enjambres muy compactos y sólidos y una segunda fase con grupos muy dispersos. Solo en la región de transición entre estas dos fases (una región crítica) modelo puede describir las nubes de los mosquitos reales.
Entonces, desde un punto de vista científico, el principal descubrimiento de nuestro estudio es que los pantalones forman mosquitos que muestran un comportamiento colectivo similar al "segundo cuadro de segundo", el concepto bien establecido en la física.
Una foto de un mosquito en Ribeiraate, Sao Paulo, junto con tres modelos de computadora con diferentes parámetros, formando varias escalas simuladas. La forma de la tabla de ángulo derecho superior describe mejor el enjambre derecho y muestra el modelo de transición de fase.
Este tipo de transición de segundo orden se caracteriza por una transformación continua de la sustancia causada por un factor externo. El ejemplo clásico es el bien, que es un buen comportamiento de los imanes. A medida que aumenta la temperatura, los átomos pierden progresivamente su organización magnética. Hasta que, en un punto crítico, el material deja de ser magnético.
A diferencia de este comportamiento, las transiciones calificadas bajo el nombre de cambios repentinos en las características físicas y químicas de ciertas sustancias sujetas a estudio. El mejor y más antiguo ejemplo de esto es muy simple: la transición del agua de vapor líquido es rápidamente con un calor intenso.
¿Y qué tiene eso que ver con el cerebro?
Los cruces de fase y la criticidad en los sistemas biológicos son importantes problemas de investigación en la física estadística actual. Esta pregunta, que puede parecer imperdible a primera vista, llegó a Neuromat a partir de la revisión de las críticas en el cerebro (crítica crítica del cerebro), que ha desarrollado nuestra red de asociados.
En esta línea de investigación, hemos demostrado que las redes de neuronas pueden procesar la información de manera más efectiva cuando están en un estado crítico, en el umbral de transición de fase. En este punto, la red se vuelve más sensible a los estímulos y al mismo tiempo puede detectar señales muy débiles y muy fuertes.
Este mecanismo podría ayudar a explicar cuánto olores e imágenes interpretan el cerebro, porque productos de fenómenos similares en el sistema olfativo y de red. Además, proponemos que la conexión eléctrica entre las neuronas mejora esta capacidad, lo que nos permite experimentar el mundo con mayor precisión.
Nuestro interés en esta área de investigación (movimientos colectivos de animales, como los mosquitos), debido a la universalidad de la idea de la física estadística que se aplican en la biología informática. Vale la pena tener en cuenta que el ganador del Premio Nobel de Física 2021. Año, Giorgio Parishi, dedicado intensamente a problemas de transición en las redes neuronales. Y recientemente en el anhelo Jatini. Recientemente, los ganadores del Premio Nobel en Física 2024. Recompensados por sus ideas sobre los cruces de fase en las redes neuronales.
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Observar cruces de fase en fenómenos tan diferentes, desde neuronas hasta población contra mosquitos, muestra cómo se relacionan las ideas teóricas conectadas en física y biología. Además, estas formas también se notan en ecología, epidemiología e incluso en sociología y economía, lo que indica que la organización colectiva está al borde de la transición de fase, los temas centrales en los sistemas complejos.
Aunque el estudio progresó en la comprensión teórica del comportamiento colectivo de los mosquitos, todavía hay problemas intrigantes: ¿cómo revelan la densidad local y coordinan sus acciones durante la transición? Estos misterios continúan fascinando y fortaleciendo la importancia de explorar los fenómenos cotidianos para comprender las leyes universales de la naturaleza.
Creemos que nuestro trabajo ayuda a expandir el alcance de las ciencias matemáticas y biológicas al conectar conceptos básicos de física con sistemas biológicos en diversas escalas.
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